(57)【要約】【課題】顔画像の検出に基づく撮像画像の補正について、より高い効果が得られるようにする。【解決手段】ビデオカメラ装置により撮像して得られた画像（撮像画像）のフレーム画像データの輝度信号成分を対象として、輝度分布パターンを利用して顔画像の位置する顔画像領域を検出する。そして、検出された顔画像領域の情報量を求める。この求められた情報量に基づいて、顔画像領域ごとの圧縮符号化率の可変設定、フォーカス制御、露出制御、ホワイトバランス制御などを実行する。【選択図】図５
2007324856.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像により画像信号を取得する撮像部と、
上記撮像部にて取得された画像信号について、所定の利用目的に応じた処理を施す画像信号処理部と、
上記撮像部又は上記画像信号処理部に備えられ、上記画像信号に基づいて、この画像信号を再生表示させて得られるとされる画像において特定種類の被写体が存在する画像領域部分である、特定被写体画像領域を検出する検出手段と、
上記検出手段により検出される特定被写体画像領域を表示させたとする場合の画像品位を評価する評価手段と、
上記評価手段により、一定以上に良好な画質品位が得られたとされる評価結果が得られるようにするための制御を行うもので、少なくとも、上記画像信号処理部における所定の信号処理動作についての制御を行う制御手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
上記検出手段は、上記特定種類の被写体として人の顔が存在する特定被写体画像領域を検出するようにされ、このために、人の顔が画像として表示されるときに得られるとされる画像内の輝度の分布パターンを検出するようにされている、
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
上記制御手段は、
上記画像信号処理部における所定の信号処理動作についての制御として、上記画像信号を圧縮符号化するときの、上記特定被写体画像領域に対応する画像信号についての圧縮率を可変するようにされている、
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項４】
上記制御手段は、
上記評価手段により、所定以上に良好な画質品位が得られたとされる評価結果が得られるようにして、上記撮像部における所定の制御対象も制御するようにされている、
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項５】
撮像により画像信号を取得する撮像部と、この撮像部にて取得された画像信号について、所定の利用目的に応じた処理を施す画像信号処理部とを有して成る撮像装置における撮像制御方法において、
上記撮像部にて得られる画像信号、又は上記画像信号処理部における所定の処理段階において得られる画像信号に基づいて、この画像信号を再生表示させて得られるとされる画像において特定種類の被写体が存在する画像領域部分である、特定被写体画像領域を検出する検出手順と、
上記検出手順により検出される特定被写体画像領域を表示させたとする場合の画像品位を評価する評価手順と、
上記評価手順により、一定以上に良好な画質品位が得られたとされる評価結果が得られるようにするための制御を行う手順であり、少なくとも、上記画像信号処理部における所定の信号処理動作についての制御を行う制御手順と、
を実行することを特徴とする撮像制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像により画像信号を得て、例えば記録、表示などを行うことのできる撮像装置と、この撮像装置において適用される撮像制御方法とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラやビデオカメラなど、撮像画像を画像データとして所定の記憶媒体に記憶することのでき撮像装置が広く普及している。
このような撮像装置により撮像を行うときには、しばしば人物の顔が主たる被写体となるのであるが、このようなことを前提とすると、人物の顔ができるだけ良好に撮影されるようにすることが、撮像装置の価値、性能を高めるうえで重要視される１つの要素になる。
そこで、例えば特許文献１などに示すようにして、撮像により得られた信号（撮影映像信号）に基づいて主被写体が人物の顔であるか否かを判定することとして、主被写体が人物の顔であると判定したときには、人物の顔の撮影に適したとされる露出制御が行われるようにしたものが知られている。なお、特許文献１に記載されている技術としては、主被写体が人物の顔であるか否かを判定するのにあたり、撮影映像信号中における肌色を示す色度情報を利用することとしている。
【０００３】
【特許文献１】特開平５−４１８３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願発明としても、例えば人物の顔などをはじめとして、或る特定種類の被写体を撮像しているか否かを判定するようにして、特定種類の被写体が撮像されていると判定したときには、この特定種類の被写体が良好に撮影記録できるようにするものであり、そのうえでさらに、これまでよりも良好な画質品位による撮影記録結果が得られるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
そこで本発明は上記した課題を考慮して、撮像装置として次のように構成する。
つまり、撮像により画像信号を取得する撮像部と、撮像部にて取得された画像信号について、所定の利用目的に応じた処理を施す画像信号処理部と、撮像部又は画像信号処理部に備えられ、上記画像信号に基づいて、この画像信号を再生表示させて得られるとされる画像において特定種類の被写体が存在する画像領域部分である、特定被写体画像領域を検出する検出手段と、この検出手段により検出される特定被写体画像領域を表示させたとする場合の画像品位を評価する評価手段と、この評価手段により、一定以上に良好な画質品位が得られたとされる評価結果が得られるようにするための制御を行うもので、少なくとも、画像信号処理部における所定の信号処理動作についての制御を行う制御手段とを備えて撮像装置を構成することとした。
【０００６】
上記構成による撮像装置としては、撮像を行って画像信号を得る撮像部と、この撮像部により得られた画像信号について、記憶媒体への書き込み、あるいは表示などのための所定の処理を実行する画像信号処理部とから成るものとしている。
そのうえで、撮像部又は画像信号処理部において、上記画像信号から特定種類の被写体が存在する画像領域部分である特定被写体画像領域を検出したうえで、この検出された特定被写体画像領域について良好な画質品位が得られるようにして少なくとも、上記画像信号処理部における所定の信号処理動作についての制御を行うようにされる。つまり、本願発明としては、撮像により得られた画像信号における特定被写体画像領域を検出して、この検出された特定被写体画像領域の画質が一定以上の品質となるようにして制御するのにあたり、撮像部を制御するのではなく、画像信号処理部における信号処理についての制御を行うようにされる。
例えば、これまでの撮像装置においても、撮像により得られた画像信号から、本願における特定被写体の１つに相当し得る人物の顔などを判定したことに応じて良好な撮像画像を得るための制御を実行するという構成が採られてはいるが、その制御は、露出制御など、撮像部位に関する動作についての制御とされていた。これに対して、本願発明では、撮像部の後段において、画像信号を処理する部位における動作を制御することとしている。
【発明の効果】
【０００７】
上記のようにして本願発明にあっては、特定被写体画像領域の検出に応じては、少なくとも、撮像部の後段における画像信号処理の動作を制御することとしている。これにより、例えば撮像に関する動作のみを制御する場合と比較すると、より良好な画像品位を得ることが期待できることになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本願発明を実施するための最良の形態（以下、実施の形態という）について説明を行うこととする。本実施の形態としては、本願発明に基づく構成をビデオカメラ装置に適用した場合を例に挙げることとする。
【０００９】
図１は、本実施の形態としてのビデオカメラ装置の構成例を示している。
本実施の形態のビデオカメラ装置は、カメラ部１（撮像部）により撮像を行うことで撮像光として得られる画像を信号化した画像信号を得るようにされる。そして、この撮像部１により得られた画像信号を、後段の画像信号処理部２により所定の信号処理を施したうえで、例えばその画像信号を記憶媒体に記録し、また表示部３５により画像として表示させることができるようになっている。
【００１０】
この場合、カメラ部１は、光学系部１１、イメージャ１２、Ａ／Ｄコンバータ１３、カメラ信号処理部１４、カメラ情報検出部１５、光学系駆動部１６、カメラ制御部１７、加速度センサ１８、手振れ検出部１９を備えて成るものとされている。
【００１１】
上記カメラ部１において、先ず、光学系部１１は、例えば所定枚数の撮像用のレンズ、絞りなどを備えて成り、入射された光を撮像光としてイメージャ１２の受光面に結像させる。この場合には、光学系部１１を形成するものとして、ズームレンズ１１ａ、フォーカスレンズ１１ｂ、絞り１１ｃが示されているが、ここでのこれらの形成要素の図示は、あくまでも、この場合の光学系部１１としては、少なくともズームレンズ、フォーカスレンズ、及び絞りを備えて成るものであることを示すものであり、実際における光学系部１１の構造などについては、適宜、実際の光学系部１１に求められる各種の条件などに応じて変更されるべきものである。
【００１２】
ズームレンズ１１ａは、光学系部１１において光軸方向に沿って移動可能に設けられている。ズーム倍率（画角）は、光軸方向におけるズームレンズ１１ａの位置に応じて変化することになる。
フォーカスレンズ１１ｂも、光学系部１１において光軸方向に沿って移動可能に設けられる。フォーカスレンズ１１ｂ位置が移動されることにより、光学系部１１により得られる撮像光の焦点状態が調整され、例えば被写体像についての合焦状態を得ることができる。
絞り１１ｃは、光学系部１１にて得られる撮像光の光量を調整するための機構部位とされる。
【００１３】
光学系駆動部１６は、上記光学系部１１におけるズームレンズ１１ａ、フォーカスレンズ１１ｂ及び絞り１１ｃを駆動制御するための機構を備えて構成される。
例えば光学系駆動部１６におけるズームレンズ１１ａを駆動するための機構としては、モータや各種ギアなどにより形成され、カメラ制御部１７から出力されるズームレンズ駆動用の信号により上記モータが回転駆動される。このモータの回転に応じて、ズームレンズ１１ａは光軸方向に沿って移動するようにされる。
また、フォーカスレンズ１１ｂを駆動するための部位も、例えばモータ、各種ギアなどを有して形成され、同じくカメラ制御部１７から出力されるフォーカスレンズ移動用の駆動信号によりモータが回転駆動されることで、フォーカスレンズ１１ｂを移動させるように動作する。
また、絞り１１ｃを駆動するための部位も同様にして、モータ、各種ギアなどから成り、カメラ制御部１７の制御に応じて絞り１１ｃの状態を可変するように動作する。
【００１４】
イメージャ１２は、上記光学系部１１にて得られる撮像光を電気信号に変換する、いわゆる光電変換を行う。このために、イメージャ１２は、光学系部１１からの撮像光を光電変換素子の受光面にて受光し、受光された光の強さに応じて蓄積される信号電荷を、所定タイミングにより順次出力するようにされる。これにより、撮像光に対応した電気信号が出力される。なお、イメージャ１２として採用される光電変換素子（撮像素子）としては、特に限定されるものではないが、現状であれば、例えばＣＭＯＳセンサやＣＣＤ(Charge Coupled Device)などを挙げることができる。
【００１５】
上記イメージャ１２から出力される信号は、Ａ／Ｄコンバータ１３に入力されることで、デジタル信号に変換され、カメラ信号処理部１４に入力される。
カメラ信号処理部１４では、Ａ／Ｄコンバータ１３から入力される信号について所定の処理を施して、最終的には、後段の画像信号処理部２における信号処理に適合した所定形式のデジタル画像信号（映像信号）を生成して出力するようにされる。
【００１６】
また、カメラ信号処理部１４における所定の処理段階の信号は、カメラ情報検出部１５に入力され、撮像に関連した所定情報の検出のために利用される。この場合のカメラ情報検出部１５としては、ＡＦ検知部１５ａ、ＡＥ検知部１５ｂ、ＡＷＢ検知部１５ｃを備えることとしている。
ＡＦ検知部１５ａは、オートフォーカス制御(AF)のための制御値の元となる情報を得る。オートフォーカス制御とは、手動のレンズ操作によらず、自動的に合焦状態が得られるように制御することである。例えばオートフォーカス制御方式としては、コントラスト方式と測距方式とが知られている。一例としてコントラスト方式を採用することとすれば、ＡＦ検知部１５ａは、カメラ信号処理部１４から画像信号を取り込み、この画像信号を画像として表示させた場合の所定領域に対応する信号部分の輝度レベル差（コントラスト）を検出してカメラ制御部１７に出力する。カメラ制御部１７は、例えば入力される輝度レベル差の値に基づいて、オートフォーカス制御のための制御値を生成し、光学系駆動部１６に出力するようにされる。光学系駆動部１６では、入力された制御値に応じて、前述のようにしてフォーカスレンズ１１ｂを移動させるようにして駆動する。このようにしてオートフォーカス制御が実行される。なお、測距方式の場合には、例えばＡＦ検知部１５ａによる輝度レベル差の検出に代えて、測距センサなどにより取得した被写体までの距離の情報を、オートフォーカス制御のための情報としてカメラ制御部１７に対して入力させるようにする。
【００１７】
また、ＡＥ検知部１５ｂは、自動露出制御（AE）のための制御値の元となる情報を得るための部位とされ、例えば、カメラ信号処理部１４から取り込んだ画像信号から、画像の明るさの情報を生成してカメラ制御部１７に出力するようにされる、カメラ制御部１７は、この入力された画面の明るさの情報に基づいて、適切とされる露出状態が得られるようにして、光学系駆動部１６に制御値を与えて、例えば絞り１１ｃなどを駆動するようにされる。
【００１８】
ＡＷＢ検知部１５ｃは、自動ホワイトバランス制御（AWB）のための制御値となる情報を得るための部位とされる。このためには、例えばカメラ信号処理部１４から取り込んだ画像信号を利用して、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）ごとに応じた色信号のバランス強度の情報を得るようにされる。そして、この情報を、例えばカメラ信号処理部１４に出力するようにされる。カメラ信号処理部１４では、入力された情報に基づいて、適正に白色が再現されるようにして、画像信号についてのＲ，Ｇ，Ｂに応じた信号成分のレベル、ゲインなどについての補正を行うようにされる。
なお、カメラ部１における上記オートフォーカス制御、自動露出制御、及び自動ホワイトバランス制御などのカメラ制御のための構成はあくまでも一例であり、他の手法、構成が採られても良いものである。
【００１９】
また、この場合のカメラ部１においては、加速度センサ１８及び手振れ検出部１９を備えることにより、手振れ補正のための制御も実行可能とされている。
加速度センサ１８によっては、実施の形態のビデオカメラ装置本体についての重力方向を基準とした傾き、姿勢状態の変化が検出される。手振れ検出部１９では、加速度センサ１８の検出出力を利用して、検出された姿勢状態の変化に応じて生じるとされる撮像画像の揺れを示す情報ととして、例えば撮像画像についての水平及び垂直方向の移動量を求め、カメラ信号処理部１４に出力するようにされる。カメラ信号処理部１４は、入力された情報に基づいて、画像信号として得られる撮像画像についての水平及び垂直方向の振れをキャンセルするための所要の処理を実行する。例えばカメラ信号処理部１４の内部のフレームメモリにおいて保持しているとされるフレーム画像分のデータについての水平方向及び垂直方向の読み出し位置（あるいは書込位置）を変更するようにされる。このようにして、フレームメモリに対する読み出し又は書き込みが行われたフレーム画像分の画像信号データを後段の画像信号処理部２に出力することで、記憶媒体に記憶される画像信号の画像、あるいは、表示部３５に表示される画像などとしては、いわゆる手振れ補正が行われた状態のものを得ることができる。また、このような手振れ補正のための構成も、上記しているものに限定されるものではなく、例えば物理的にレンズの光軸を変更するような制御方式を採ることも可能とされる。
【００２０】
上記のようにして構成されるカメラ部１のカメラ信号処理部１４から出力された画像信号のデータは、後段の画像信号処理部２に入力される。画像信号処理部２は、例えば画像信号を記憶媒体に書き込んで記憶させる、あるいは、画像として表示させるなどの、撮像画像信号を利用した所定目的に応じた所要の信号処理を実行するための部位とされ、ここでは、図示するようにして、画像加工処理部２１、画像圧縮処理部２２、及び圧縮制御処理部２３とを有して成るものとされている。
【００２１】
画像加工処理部２１は、図示するようにして、画像信号処理部２において、カメラ部１のカメラ信号処理部１４からの画像信号が最初に入力される最も前段の部位であり、主としては、カメラ部１から入力された画像信号のデータについて、所定の加工処理を施すための部位となる。この画像加工処理部２１としての構成例を図２に示す。
【００２２】
図２に示される画像加工処理部２１は、ノイズフィルタ４１、フレームメモリ４２、画サイズへ何処理部４３、顔画像検出部４４、画像加工部４５、合成処理部４６、及びフレームメモリ４７を備えて成るものとされている。
【００２３】
ノイズフィルタ４１は、カメラ部１のカメラ信号処理部１４から入力される画像信号のデータをフレームメモリ４２に一時保持させながら、所定の帯域特性により高域ノイズを除去し、後段の画サイズ変換処理部４３に対して出力する。なお、ここでのフィルタ特性など、フィルタリング処理に関する所定のパラメータなどは、図１に示されるシステム制御部３３により設定される。
本実施の形態のビデオカメラ装置により撮像画像を記録するのにあたっては、例えばユーザ操作などに応じて、記録される画像の解像度を変更設定することが可能とされている。画サイズ変換処理部４３は、例えば上記したユーザ操作による画サイズ設定に基づいたシステム制御部３３の制御に応じて、入力された画像信号としての画サイズ（解像度）を変換するための処理を実行し、顔画像検出処理部４４に出力する。
【００２４】
顔画像検出処理部４４では、いわゆる顔画像検出を行う部位とされる。つまり、入力された画像信号データを再生表示させて得られる画像における人物の顔の画像領域部分（顔画像領域）を検出するものである。ここで検出された顔画像領域の情報（顔画像検出情報）は、システム制御部３３により取り込まれる。
なお、顔画像検出部４４により、どのようにして顔画像検出を行うのかについては後述する。
【００２５】
上記顔画像検出部４４を介した画像信号データは、画像加工部４５に入力される。
画像加工部４５では、入力された画像信号のデータを対象として、撮像画像についての加工編集のための所要の各種信号処理を実行するようにされる。この画像加工部４５において実行可能な撮像画像の加工編集処理としては、例えば、本来はフルカラーにより撮像された画像をモノクロームやセピア色に変換する処理であるとか、モザイクやぼかしなどを施す処理などを挙げることができる。このような加工編集は、例えばユーザにより行われた加工編集のための操作に応じて、システム制御部３３が画像加工部４５に対する制御を実行することで得られるものである。従って、例えば特に加工編集の指示操作が行われていない場合には、画像加工部４５は、入力された画像信号データについて処理を施すことなく、そのまま出力するようにされる。
【００２６】
画像加工部４５から出力された画像信号データは、合成処理部４６に入力される。合成処理部４６は、システム制御部３３の制御に応じて、入力された画像信号データの画像（撮像画像）に対して、所要の文字、絵柄などの画像部分を合成表示させるための画像処理を実行する。この画像処理を実行するのにあたっては、画像加工部４５から入力された画像信号データをフレームメモリに書き込むようにして、このフレームメモリ上で合成のための処理を実行するようにされる。なお、ここでの合成処理により合成される重畳用の画像は、ユーザ操作などによる指定に応じて生成される。また、例えば重畳用の画像については、透明度などを設定したうえで撮像画像に重畳させることができる。さらに、予め用意した画像と撮像画像との間で、時間軸の進行に応じてフェイドイン、フェイドアウトの効果が得られるように合成処理を行うことも可能とされている。また、この場合にも、特に合成すべき画像が無い場合には、合成処理部４６においては処理を実行することなく、そのまま出力するようにされる。
この場合においては、上記合成処理部４６から出力される画像信号データが、画像加工処理部２１からの出力となる。
【００２７】
説明を図１に戻す。
画像加工処理部２１から出力された画像信号データは、画像圧縮処理部２２、及び圧縮制御処理部２３により、圧縮符号化される。
圧縮制御処理部２３は、例えば画像圧縮処理部２２に対してデータレート（圧縮率）などをはじめとした、所定のパラメータを設定する。画像圧縮処理部２２は、設定されたパラメータぬ従って所定の方式に従って圧縮符号化のための信号処理を実行する。
なお、ここでの圧縮符号化の方式については特に限定されるものではなく、例えば現状であれば、ＭＰＥＧ方式によるものの他、H.264などを挙げることができる。
【００２８】
画像圧縮処理部２２からは、画像信号データを圧縮符号化した画像データが出力される。この圧縮符号化により得られた画像データはメディアドライブ３１に転送される。
メディアドライブ３１は、所定の記憶媒体に対応してデータの書き込み、読み出しが可能に構成されたドライブとされ、上記のようにして画像圧縮処理部２２から転送されてくる画像データを、ドライブ制御部３２の制御に応じて記憶媒体に対して書き込んで記憶させる。このようにして記憶された画像データは、例えばドライブ制御部３２が備えるファイルシステム機能により、ファイル単位により管理されるようになっている。
また、ここではその構成を図示してはいないが、本実施の形態のビデオカメラ装置では、記憶媒体に記憶されている画像データをメディアドライブ３１により読み出して、例えばシステム制御部３３の制御によって、表示部３５にて画像として表示されるように再生出力させることができる。
【００２９】
なお、メディアドライブ３１が対応する記憶媒体の種類については特に限定されるべきものではないが、現状であれば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などをはじめとするものを挙げることができる。また、メディアドライブ３１は、記憶媒体とともに、本実施の形態のビデオカメラ装置に内蔵されるようにしてもよいし、リムーバブル形式の記憶媒体に対応して、記憶媒体が装脱可能な構成とされても良いものである。
【００３０】
また、説明を簡単なものとすることの便宜上、音声の記録については述べていないが、実際においては、画像を撮像するとともに、マイクロフォンなどにより収音した音声信号を得るようにされており、記憶媒体に対しては、撮像画像の画像信号と収音された音声信号との再生時間軸が同期するようにされた所定形式のビデオ／オーディオデータとして記録されるようになっている。
【００３１】
また、本実施の形態のビデオカメラ装置としては、上記したビデオ／オーディオデータの記録のほか、例えば写真などとしての静止画データの記録や、音声のみによるオーディオデータの記録なども可能とされる。静止画データを記憶媒体に記憶するときには、例えばカメラ部１内のカメラ信号処理部１４が、シャッター操作に応じたタイミングで得られたフレーム画像のデータを画像信号処理部２に出力するようにされる。画像信号処理部２においては、入力されたフレーム画像データについて、静止画データを対象とする所要の画像加工処理を必要に応じて施したうえで、例えばＪＰＥＧ方式などをはじめとする所定の静止画に対応する圧縮符号化方式により圧縮符号化してメディアドライブ３１に転送することで、記憶媒体に記憶させるようにする。
【００３２】
続いて、図２において示される画像加工処理部２１内の顔画像検出部４４において行われる顔画像検出について説明する。
先に本出願人は、画像信号における輝度信号成分を利用した顔画像検出のための構成を提案しており、本実施の形態の画像加工処理部２１としても、この輝度信号に基づいた顔画像検出の手法を採用する。なお、以降において、本実施の形態が採用するこの顔画像検出については、「輝度信号対象顔画像検出」ともいうことにする。
【００３３】
輝度信号対象顔画像検出は、輝度信号成分により画像を表現した場合において、人物の顔となる部位は、個人差によらず、二次元的な輝度の分布がほぼ一定のパターンで共通になることに着目したものである。一具体例として、正面からみた人物の顔であれば、目の部分は輝度が低いのに対して、左右両頬の部分と、鼻のあたまの部分などは輝度が高くなり、さらに、このような輝度分布が鼻を通る中心線に対してほぼ対象となるようなパターンを有することが、共通の特徴となるものである。
従って、輝度信号対象顔画像検出としては、例えば画像信号に基づいて得られる画像を対象として、人物の顔に対応した特徴の輝度分布パターンが存在するか否かを検出すればよい、ということになる。
【００３４】
上記したことを前提として、本実施の形態の顔画像検出についてのアルゴリズムの概略例を、図３を参照して説明する。
図３は、実施の形態のビデオカメラ装置により撮像して得られたフレーム画像内容の例として、人物Ａ、人物Ｂの二人が撮像されたものが示されている。ここでは、人物Ａの顔が画像中央において比較的大きな面積を占める状態となっているのに対して、人物Ｂは、撮像位置に対して人物Ａよりも後方に居たことで、画像内においては、例えば左隅において相応に小さく存在する状態となっている。また、この場合においては、人物Ａ，Ｂともに、ほぼ正面を向いた状態で撮影されている。
このフレーム画像を対象として輝度信号対象顔画像検出を行ったとする。つまり、このフレーム画像から、人物の顔に該当するとされる輝度分布パターンを検出する処理を行ったとすると、人物Ａと人物Ｂのそれぞれの顔の部分が、上記「人物の顔に該当するとされる輝度分布パターン」を持つ画像部分領域であるとして検出されることになる。つまり、顔画像としての画像領域部分が検出される。すると、本実施の形態としては、この顔画像としての領域部分を含んで、水平／垂直方向に沿った四辺により形成される正方形の画像領域部分を設定し、これを顔画像領域として扱うようにされる。図３の場合であれば、図示しているように、人物Ａの顔画像部分を含む顔画像領域ＡＲ１と、人物Ｂの顔画像部分を含む顔画像領域ＡＲ２とが得られることになる。
【００３５】
そして、上記のようにして得られた正方形の顔画像領域は、例えば顔画像領域ＡＲ１において示されるように、正方形における左上の頂点を示す座標情報（Ｐ（ｘ、ｙ））と、正方形の一辺の長さを示すサイズ情報(size)により表すこととしている。つまり、この場合においては、顔画像領域としては、水平／垂直方向に沿った四辺により形成される正方形であることとしているので、このようにして、所定の１つの頂角の位置と、一辺の長さの情報の組み合わせにより、１つの顔画像領域の位置、サイズが特定されることになるものである。
なお、座標情報としては、顔画像領域における或る所定の一点が設定されればよく、上記のように左上の頂角の位置に限定されるものではない。例えば、他の頂角の位置とされてもよいし、あるいは顔画像領域としての方形の対角線の交点、所定の一辺の中点など、他にも考えられるものである。サイズ情報(size)も同様であり、これが直接的に示す値は、上記正方形の一辺の長さの他に、対角線の長さなどとされてもよい。
さらに、顔画像領域としては、例えば縦長、横長の長方形や、円形、楕円形など、正方形以外の形状が設定されてもよい。このようにして正方形以外の形状であっても、或る所定の座標位置と、所要数のサイズ情報などにより、その位置・サイズを特定できる。
【００３６】
そのうえで、本実施の形態としては、上記のようにして検出された顔画像領域についてのサイズ情報（size）に基づいて、検出された顔画像領域について、顔画像検出結果として有効か無効かについての判定を行うようにされる。つまり、サイズ情報（size）が所定値以上の顔画像領域を有効とし、所定値未満の顔画像領域を無効とするものである。このような判定を行うことで、人物の顔であると推定される画像領域部分であっても、画像全体に対して一定以下のサイズとされて、特に重要な被写体ではないことが高い可能性で推定されるような領域部分については、顔画像領域として扱われなくなる。換言すれば、重要性の低い顔画像が検出されてしまうような誤検出が回避される。例えば、顔画像検出の結果は、後述するようにして画質補正処理に利用されるので、上記したような顔画像領域の有効／無効判定によっては、より的確な画質補正処理結果を期待できることになる。また、不用意に、画質補正処理が重くなってしまうことも避けられる。
【００３７】
そして、図３の例では、人物Ａの顔画像領域ＡＲ１については、そのサイズ情報（size）が所定値以上とされていることで有効であると判定され、人物Ｂの顔画像領域ＡＲ２については、そのサイズ情報（size）が所定値未満とされていることで無効であると判定されたものとする。従って、図３のフレーム画像を対象とした本実施の形態の顔画像検出の結果としては、顔画像領域として、顔画像領域ＡＲ１１つのみが検出されることになるものである。
【００３８】
図４は、上記図３により説明した本実施の形態の顔画像検出のためのアルゴリズムに対応した検出処理時の手順例を示すフローチャートである。
画像加工処理部２１内の顔画像検出部４４は、この図に示す手順を実行するように構成されることになる。また、顔画像検出部４４は、顔画像検出のために、画サイズ変換処理部４３から入力される画像信号データを、輝度信号成分のみから成るフレーム画像データ（輝度フレーム画像データ）に変換して逐次保持するようにされる。そして、図４に示される手順としては、１つの輝度フレーム画像データから、１つの顔画像領域を検出するためのものとなる。つまり、図４の手順は、フレームごとに、顔画像領域とされる画像領域部分の数に応じた回数分実行されるものとなる。
また、顔画像検出部４４は、顔画像パターンテーブルを記憶保持しているものとされる。顔画像パターンテーブルとは、人物の顔が表現される画像領域部分の二次元的な輝度の分布パターンのデータ（顔画像パターンデータ）として、異なるパターンを有するものを所定数保持するようにしたものである。これら複数の顔画像パターンデータは、例えば顔の個人差、撮影時の露出等の撮影条件をはじめとして生じる顔画像の輝度分布パターンのバリエーションをできるだけ網羅しようとするものである。従って、これらの顔画像パターンデータとフレーム画像内の輝度分布パターンとを比較することにより、顔画像検出結果として、より高い信頼性が得られることになる。
【００３９】
図４のフローチャートにおいて、先ずステップＳ１０１によっては、上記のようにして入力画像信号から得た輝度フレーム画像データを対象として、顔画像領域を検出するための処理を実行する。
つまり、先ずは、輝度フレーム画像データの輝度分布と、顔画像パターンテーブルに登録されている顔画像パターンデータとを比較していき、顔画像パターンデータの輝度分布パターンに対して一定以上の近似率を有するとされる輝度フレーム画像データ内の画像領域を検出する。そして、このような画像領域が検出されたのであれば、その検出された画像領域を含む正方形の領域を、顔画像領域として設定する。
なお、輝度フレーム画像データの内容によっては、顔画像領域が全く検出されない場合がある。また、フレーム画像内に顔画像領域が存在しているとしても、図４の手順を繰り返し実行しているうちに、最終的にはそのフレーム画像内の顔画像領域は全て検出が完了して、未検出となっている顔画像領域が無くなることになる。ステップＳ１０１の結果として、このような状態となって、顔画像領域が検出されなくなった場合には、図４に示される以降のステップＳ１０２〜１０５の手順を実行することなく、次のフレームのタイミングで、ステップＳ１０１の手順を実行するようにされる。
【００４０】
そして、上記のようにしてステップＳ１０１により顔画像領域が設定されたとすると、顔画像検出部４４は、次のステップＳ１０２により、設定された顔画像領域についてのsizeの情報を取得するようにされる。このためには、例えば設定された画像領域における垂直方向（水平方向であっても良い）の画素数を求め、この画素数に基づいてサイズ情報（size）を得るようにされる。
【００４１】
上記のようにして設定された顔画像領域のsizeの情報を取得したとされると、次のステップＳ１０３としては、この取得したサイズ情報sizeの値が一定以上であるか否かについて判定するようにされる。そして、サイズ情報sizeの値が一定以上ではない（一定未満である）として否定の判別結果が得られた場合には、ステップＳ１０４、Ｓ１０５の手順を行うことなく、この図４としての手順を終了する。このことは、今回の図４の手順により設定された顔画像領域については、そのサイズが一定以下であることを理由に無効なものとして扱うようにしたことを意味する。これに対して、ステップＳ１０３にて肯定の判別結果が得られた場合には、今回設定された顔画像領域は有効なものとして扱われることになるが、これに応じて、ステップＳ１０４、Ｓ１０５の手順を実行するようにされる。
【００４２】
ステップＳ１０４においては、設定された顔画像領域の座標情報を取得するようにされる。つまり、図３にて説明したように、例えば顔画像領域における左上の頂角の画素位置に基づき、その座標情報［Ｐ（ｘ、ｙ）］を得るようにされる。
【００４３】
上記ステップＳ１０４を終了した段階では、今回の図４の手順により設定された顔画像領域は有効とされたうえで、その座標情報［Ｐ（ｘ、ｙ）］と、サイズ情報（size）とが得られていることになる。そこで、ステップＳ１０５としては、これら座標情報とサイズ情報とにより顔画像検出情報を生成するようにされる。つまり、顔画像領域が存在することを、その位置、サイズとともに示す情報を生成するものである。
【００４４】
また、顔画像検出の手法としては、本実施の形態におけるような顔画像の輝度分布パターンに基づくもののほかに、肌色検出に基づいたものも知られている。肌色検出による顔画像検出の概念としては、例えば、画像内において肌色としてみることのできる画像領域を検出し、この検出された画像領域部分を顔画像領域とするものである。このような肌色検出に基づく顔画像検出に対して、本実施の形態のような輝度分布パターンに基づく顔画像検出は、例えば次のような利点がある。
先ず１つには、人の皮膚の色(顔の肌の色)は、例えば人種や日焼けの度合いなどに応じて必ずしも肌色として定めた色範囲には収まらない場合があり、この点で、肌色検出に基づいた顔画像検出では、検出漏れが生じる可能性がある。これに対して、人物の顔の輝度分布パターンについてみれば、人種等に応じた肌の色の違いに関わらず、ほぼ共通となる。したがって、本実施の形態におけるような輝度分布パターンに基づく顔画像検出は、肌の色の相違にかかわらず、高い精度で顔画像を検出することができることになる。
また、単純な肌色検出では、肌色として定めた色範囲の画像領域については特に区別することなく顔画像であると認識することになる。つまり、顔以外であっても、肌色としての色範囲に該当するものは顔画像として検出してしまう。これに対して輝度分布パターンに基づく顔画像検出であれば、色に関する検出は行わないので、このような誤検出の可能性は排除される。
また、例えば或る程度のサイズの人物の顔であっても、正面を向いておらず、横顔で撮影されたようなものについては、重要性のある被写体としては扱わないようにするという設定も考えられる。このような場合、肌色検出では、正面、横顔であるにかかわらず、顔画像として検出されることになってしまう。これに対して、輝度分布パターンに基づく顔画像検出であれば、正面と横顔の輝度分布パターンは、明確に相違してくることから、的確に正面と横顔を区別して顔画像検出が行えることにもなる。もちろん、輝度分布パターンに基づく顔画像検出として、横顔も顔画像として検出したければ、人の顔の横顔に対応する顔画像パターンデータを用意して、例えばステップＳ１０１としての処理を実行すればよい。
【００４５】
そして、上記のようにして得られる顔画像検出情報が示す顔画像領域としての画像部分は、画像全体において、主たる被写体となる部分である可能性が高い。そこで、本実施の形態のビデオカメラ装置では、顔画像検出情報を利用して、この顔画像検出情報が示す顔画像領域としての画像部分の画質ができるだけ良好なものとなるようにして画像補正を行うように構成される。このような画像補正のための構成について、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００４６】
図５のフローチャートに示される手順は、システム制御部３３が、先に図４に示した手順により顔画像検出部４４による検出結果として生成された顔画像検出情報を取り込み、この取り込んだ顔画像検出情報を利用して行うものとされる。したがって、この図５に示される手順は、システム制御部３３を形成するＣＰＵが、例えば同じシステム制御部３３におけるＲＯＭなどに記憶されたプログラムをロードして実行することで実現されるものであるとしてみることができる。そして、このようなプログラムは、上記ＲＯＭに対して製造時などに書き込んで記憶させるほか、例えばリムーバブルの記憶媒体に記憶させておいて、後から、この記憶媒体を使用してインストールするようにしてビデオカメラ装置に対して記憶させることができる。また、ネットワーク上のサーバなどにおける記憶装置に記憶させておき、ネットワーク経由でダウンロードするようにして取得してビデオカメラ装置にインストールさせることも考えられる。
【００４７】
システム制御部３３は、顔画像検出部４４にて得られた顔画像検出情報を、所定時間ごとに取り込むようにされているものとする。図５のステップＳ２０１は、この所定時間ごとの顔画像検出情報の取り込みを行うための手順であり、予め定められた所定時間に基づいて、顔画像検出情報を取り込むべきタイミングとなるのを待機するようにされる。そして、顔画像検出情報を入力するタイミングに至ったとされると、先ず、ステップＳ２０２に進んで、顔画像検出部４４において、顔画像検出情報が得られているか否かについて判別し、顔画像検出情報が得られていないのであれば、例えば一旦この図に示すルーチンを抜けて、ステップＳ２０１に戻るようにされるが、顔画像検出情報が得られているとして肯定の判別結果が得られたのであれば、ステップＳ２０３により、顔画像検出情報を取り込む。このステップＳ２０３においては、前回の顔画像検出情報の取り込みが行われて以降において、顔画像検出部４４にて新たに得られた顔画像検出情報を全て取り込むようにされるが、ここでは、これらの顔画像検出情報について、顔画像検出情報１〜ｎとして番号を与えることとしている。
【００４８】
上記ステップＳ２０３により顔画像検出情報１〜ｎを取り込んで取得したとされると、続くステップＳ２０４においては、これらの顔画像検出情報１〜ｎが示す各顔画像領域の情報量Ａ１〜Ａｎを取得するようにされる。
先の説明からも理解されるように、顔画像検出情報は、対応する顔画像領域の位置・サイズを特定する座標情報［Ｐ（ｘ、ｙ）］、サイズ情報（size）の情報を有している。そこで、ステップＳ２０４としては、例えば先ず、顔画像検出情報１が示す座標情報［Ｐ（ｘ、ｙ）］、サイズ情報（size）により特定されるフレーム画像内の画像領域(顔画像領域)の情報量１を得るようにされる。ここでの「情報量」とは、例えば顔画像検出情報により指定される顔画像領域を形成するマクロブロックの集合単位についての、圧縮符号化処理後のデータ量に相当する。
このような顔画像領域の情報量を得るためには、例えば、図１の構成のもとであれば、画像加工処理部２１における所定の処理段階を経た画像信号データ（フレーム画像データ）をシステム制御部３３が取り込み、顔画像検出情報が示す座標情報［Ｐ（ｘ、ｙ）］、サイズ情報（size）により指定される顔画像領域としての画像部分についての、高域成分量（アクティビティ）を求めるようにされる。このアクティビティ量は、圧縮符号化処理後のデータ量と相関関係を持っており、アクティビティ量が増加するのに応じて、圧縮符号化処理後のデータ量も所定の関数にしたがった増加を示す。したがって、取得した圧縮符号化処理前の信号のアクティビティ量を利用して所定の関数を用いた演算を行うことで、圧縮符号化処理後のデータ量、すなわち「情報量」が求められることになる。ステップＳ２０４は、このような処理を顔画像検出情報１〜ｎごとに実行し、顔画像検出情報１〜ｎのそれぞれに対応する情報量Ａ１〜Ａｎを取得するようにされる。
【００４９】
なお、情報量を取得するのにあたっては、画像圧縮処理部２２及び圧縮制御処理部２３による圧縮符号化処理段階、あるいは圧縮符号化処理後にて得られる情報を利用することもできる。例えば、圧縮符号化処理後に得られるマクロブロックのサイズを取得すれば、これを情報量として扱うことができる。また、周知のようにして、ＭＰＥＧ方式などによる圧縮符号化では、ＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)に代表される直交変換を行うようにされるが、このような直交変換時において得られる高周波成分量により情報量を求めることができる。
【００５０】
次のステップＳ２０５においては、上記ステップＳ２０４により取得された情報量Ａ１〜Ａｎを利用して、評価値を生成するようにされる。この評価値を、どのようなアルゴリズムにより生成するのかについては特に限定されるものではないが、例えば、情報量Ａ１〜Ａｎの単純な平均値を求めるようにすることが考えられる。あるいは、顔画像領域のサイズが大きいほど、あるいは画像の中心に近いほど、被写体としての重要度が高くなることが想定されることを考慮して、各情報量に対応する顔画像領域のサイズ、位置などに応じて、重み付けの係数を設定したうえで、平均値を求めるようにすることも考えられる。
【００５１】
続くステップＳ２０６では、上記ステップＳ２０５により得られた評価値についての判定を行い、その判定結果として、現在において撮像により得られている画像の補正が必要であるか否かについての判断を出力するようにされる。
ここで、ステップＳ２０５にて得られた評価値に基づいて、画像補正の要／不要の判定が可能となることについての根拠は、例えば下記のようになる。
評価値の元となる情報量は、先にも述べたように、圧縮符号化処理前における画像信号の高域成分であるアクティビティ量に対応するが、アクティビティ量が多い画像状態としては、例えばそれだけ、コントラストがはっきりしていてぼけが少ないということがいえる。また、露出オーバーによる白飛び、あるいは逆光、露出アンダーなどにより画像が黒くつぶれる傾向が少なくなっている、ということがいえる。つまり、アクティビティ量が多いほど、画質（画像品位）としては良好であるという考え方をとることができる。したがって、アクティビティ量を基として生成されるものとしてみることのできる評価値は、対応するフレーム画像における顔画像部分の画質の程度を示している、ということになる。そこで、例えば画質の良好性に基づいて設定した水準値と評価値とを比較することで、画像補正の必要性の判定が行えることになるものである。つまり、例えば評価値が水準値を上回れば、画質は良好として判断して良く、画像補正は必要ない、ということになる。一方、評価値が水準値を下回れば、画質は良好ではないと判断できるので、画像補正が必要である、ということになる。
【００５２】
そして、ステップＳ２０６における評価値判定の結果として、画像補正が不要であるとの判断結果が得られた場合には、特に画像補正のための手順を実行することなく、一旦、この図に示すルーチンを抜けて、再度、ステップＳ２０１に戻るようにされる。
これに対して、ステップＳ２０６における評価値判定の結果として、画像補正が必要であるとの判断結果が得られた場合には、ステップＳ２０７以降の画像補正のための手順を実行することになる。
なお、このステップＳ２０７以降の手順により行われる画像補正の手順はあくまでも一例であり、ほかにも考えることができるものである。
【００５３】
ステップＳ２０７〜ステップＳ２０９までの手順は、カメラ部１に対する制御により画像補正を行おうとするものである。
そして、ステップＳ２０７においては、先のステップＳ２０３により取り込んで取得した顔画像検出情報１〜ｎのサイズ情報（size）を利用して、領域サイズが最も大きな顔画像領域に対応する顔画像検出情報を選択する。この顔画像検出情報が示す顔画像領域における顔のサイズは、同じフレーム画像内にあるとされる他の顔画像領域の顔のサイズよりも大きいということになる。ここでは、フレーム画像内における顔のサイズが大きいほど主要な被写体であるという考え方をとることとして、ステップＳ２０７により選択された顔画像検出情報については、最も主要な被写体（顔画像領域）に対応した「主顔画像検出情報」として扱うようにされる。
【００５４】
上記のようにして、主顔画像検出情報が特定されると、ステップＳ２０８により、主顔画像検出情報が示す顔画像領域における所定位置（例えば顔画像領域としての正方形の対角線の交点）制御部１７は、この指示に応じて、指示された画素位置に在るとされる被写体に合焦するようにを焦点位置として設定したうえで、フォーカス制御を実行するようにされる。なお、焦点位置の設定にあたっては、先ず、システム制御部３３が、フレーム画像中において焦点位置となる画素位置を認識し、この画素位置が焦点位置となるように、カメラ制御部１７に指示を行う。カメラして、オートフォーカス制御を実行するようにされる。これにより、撮像画像としては、主被写体に合焦した状態が得られることになる。
【００５５】
続いては、ステップＳ２０９により、主顔画像検出情報が示す顔画像領域に応じた自動露出補正、及び自動ホワイトバランス補正のための制御を実行するようにされる。このためには、例えばシステム制御部３３は、主顔画像検出情報の出力を伴って、自動露出補正及びホワイトバランス補正をカメラ制御部１７に指示するようにされる。
この指示に応じた自動露出制御として、カメラ制御部１７は、例えば画像全体の輝度情報とともに、主顔画像検出情報が示す顔画像領域の輝度情報をカメラ信号処理部１４から取得して、これらの輝度情報を利用して、画像全体としてだけではなく、顔画像領域についても良好とされる露出状態が得られるようにして露出制御を実行する。このとき、例えば撮影モードが通常モードであるような場合には、画像全体の輝度情報と、主顔画像検出情報が示す顔画像領域の輝度情報とを同等に評価して最適とされる輝度が得られるように露出制御を行うようにされる。これに対して、例えばいわゆるポートレートモードなどといわれるように、人物を被写体として想定するような撮影モードであれば、画像全体の輝度情報に対して、主顔画像検出情報が示す顔画像領域の輝度情報を優先させる（例えば優先度に応じた重み付け係数を与える）ようにして、露出制御を行うようにする。また、例えば、主顔画像検出情報が示す顔画像領域のサイズ、位置などに応じて、重み付け係数を変化させるようにすることも考えられる。
ホワイトバランスについても、例えば、上記自動露出制御の補正と同様にして、画像全体としての色バランスの情報とともに、主顔画像検出情報が示す顔画像領域の色バランスの情報をカメラ信号処理部１４から取得したうえで、これらの色バランスの情報を利用して、画像全体としてだけはなく、顔画像領域についても良好とされるホワイトバランスが得られるようにして制御を実行する。
【００５６】
続くステップＳ２１０〜Ｓ２１３により示される手順は、カメラ部１に対する制御ではなく、その後段の画像信号処理部２に対する制御によって、画像補正を行うための処理手順例となる。
先ず、ステップＳ２１０においては、顔画像検出情報の番号を示す変数ｍ（１≦ｍ≦ｎ）に対して、初期値として１を代入しておくようにされる。そして、次のステップＳ２１１により、少なくとも顔画像検出情報ｍに対応する画像領域の情報量Ａｍに基づいて、顔画像検出情報ｍが示す顔画像領域についての圧縮符号化処理を制御する。ここでの圧縮符号化処理についての制御としては、システム制御部３３がQスケールといわれる制御値を設定し、この設定したQスケールにより顔画像検出情報ｍが示す顔画像領域の圧縮符号化が行われるようにして、圧縮制御処理部２３に指示を行うようにされる。なお、Qスケールは、周知のようにして、ＭＰＥＧ方式などでも知られているように、圧縮率を決定する値である。画質と圧縮率との関係であるが、画質は、圧縮率が高くなるのに応じて劣化し、低くなるのに応じて向上する。従って、ステップＳ２１１においては、例えば顔画像検出情報ｍに対応する画像領域の情報量Ａｍから、その画像領域の画質を推定したうえで、この画質が一定以上の水準に向上されるまでに圧縮率が低くなるようにしてＱスケールを可変設定するようにされる。
【００５７】
上記ステップＳ２１１の手順によっては、先のステップＳ２０３により取り込んだ顔画像検出情報のうちで、１つの顔画像検出情報に応じた顔画像領域についての圧縮率が可変設定されることになる。
そこで、１回のステップＳ２１１の手順を終了させた後は、ステップＳ２１２により、変数ｍについて、ｍ＝ｎが成立しているか否かについて判別する。変数ｎは、ステップＳ２０３により示したように、取り込みを行った顔画像検出情報の数を示す。従って、ｍ＝ｎが成立していない場合には、顔画像検出情報が示す顔画像領域のうちで、未だ、圧縮処理制御（Ｑスケール設定）を行っていない顔画像領域が残っている、ということになる。この場合には、ステップＳ２１３により変数ｍについて１インクリメントしたうえで、ステップＳ２１１の手順を行う。つまり、未処理の顔画像領域における１つの顔画像領域についての圧縮処理制御（Ｑスケール設定）を実行する。
そして、ステップＳ２１１を、顔画像検出情報１〜ｎに対応する顔画像領域の数だけ実行したとされると、ステップＳ２１２において肯定の判別結果が得られることとなって、ステップＳ２０４に戻るようにされる。
ここでステップＳ２０４に戻り、ステップＳ２０６に至ることで、これまでのステップＳ２０７〜Ｓ２１３までの画像補正により、撮像画像の画質が水準以上にまで向上されたか否かが判定されることになる。そして、ステップＳ２０６により画像補正が不要である（撮像画像の画質が水準以上にまで向上した）と判定された場合には、この処理ルーチンを抜けたうえでステップＳ２０１に戻るようにされるが、画像補正が必要である（撮像画像の画質が水準以上にまで向上していない）と判定された場合には、再度、ステップＳ２０７からの画像補正を行うようにされる。なお、例えば撮像条件などにより、元々の撮像画像の質が良好でなく、ステップＳ２０７からの画像補正を行っても、画質の向上が見込めないような場合もあると考えられるので、例えばこの図では示していないが、ステップＳ２０７以降の画像補正の繰り返し回数を制限して、制限回数まで画像補正を繰り返した場合には、この処理を抜けるようにすることが好ましい。
【００５８】
ところで、これまでにおいても、例えば肌色検出などをはじめとする何らかの手法により顔画像検出を行い、その結果を利用して撮像画像の補正を行うという構成は知られてはいるものである。しかしながら、これまでにおいては、顔画像検出と撮像画像の補正は、本実施の形態のカメラ部１に相当する撮像部にて完結するようにして構成されていた。これに対して、本実施の形態では、図５に示されるステップＳ２１１の手順からも分かるように、顔画像検出の結果に応じた撮像画像の補正を、撮像部(カメラ部１)よりも後段における所定段階の信号処理（画像信号処理部２の圧縮符号化処理）を制御することによっても行うようにしている。
これにより、例えばカメラ部１の動作のみに限定して制御を行う場合よりも、より良好な画像補正の結果を得ることが可能になる。
また、これとともに、本実施の形態では、顔画像検出についても、カメラ部１側ではなく、画像信号処理部２側において実行させるようにしている。これにより、画像信号処理部２において顔画像検出に応じた画像補正のための信号処理を実行させるのにあたり、その設計などが容易化されるなどの効果も期待できる。
【００５９】
なお、本願発明としては、これまでに説明してきた実施の形態としての構成に限定されるべきものではない。
例えば、実施の形態としては、ビデオカメラ装置により動画としての画像を撮影、記録などしている場合を前提に説明しているが、写真に相当する静止画としての撮像画像を記録するような場合にも適用できるものである。
また、例えば図５による説明では、撮像により得られる画像（顔画像領域）の品位を向上させるための制御（撮像制御）として、フォーカス制御、露出補正、ホワイトバランス補正、及び圧縮符号化にあたっての圧縮率変更を挙げているが、まず、これら全ての動作を実行させる必要はなく、例えば、本願発明に基づいては、画像信号処理部２側にて実行される圧縮率変更のみがおこなわれればよく、そのうえで、任意の補正のための制御項目を、任意の組み合わせにより行えるように構成すればよい。また、画像補正のための動作としても、図５により挙げたもの以外に考えられるものである。
また、実施の形態では、画像補正の対象を人物の顔の画像としたことに応じて、顔画像を検出することとしているが、例えば画像補正の対象となる被写体は、例えば、何らかの画像的な特徴に基づいて撮像画像から検出可能なのであれば、人物の顔以外の特定のものとされてもよい。さらに、顔画像検出の手法としては、輝度分布パターンに基づくものに限定されることなく、他のこれまでに知られている手法、将来的に実現可能となる手法などが採用されてよいものである。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施の形態としてのビデオカメラの構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態のビデオカメラ装置における画像加工処理部の内部構成例を示す図である。
【図３】本実施の形態の顔画像検出についての概念を説明するための図である。
【図４】実施の形態における、顔画像検出のための手順例を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態における、顔画像検出結果を利用した画像補正のための手順例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１  カメラ部、２  画像信号処理部、１１  光学系部、１１ａ  ズームレンズ、１１ｂ  フォーカスレンズ、１１ｃ  絞り、１２  イメージャ、１３  Ａ／Ｄコンバータ、１４  カメラ信号処理部、１５  カメラ情報検出部、１５ａ  ＡＦ検知部、１５ｂ  ＡＥ検知部、１５ｃ  ＡＷＢ検知部、１６  光学系駆動部、１７  カメラ制御部、１８  加速度センサ、１９  手振れ検出部、２１  画像加工処理部、２２  画像圧縮処理部、２３  圧縮制御処理部、３１  メディアドライブ、３２  ドライブ制御部、３３  システム制御部、３４  操作部、３５  表示部、４１  ノイズフィルタ、４２、４７  フレームメモリ、４３  画サイズ変換処理部、４４  顔画像検出部、４５  画像加工部、４６  合成処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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